Como você pode otimizar modelos de aprendizado de máquina para dispositivos com recursos limitados?

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Os modelos de aprendizado de máquina são ferramentas poderosas para resolver problemas complexos, mas geralmente exigem muitos recursos computacionais para serem executados. Isso pode ser um desafio quando você deseja implantar seus modelos em dispositivos com recursos limitados, como telefones celulares, sistemas incorporados ou dispositivos IoT. Como você pode otimizar seus modelos de aprendizado de máquina para esses cenários? Neste artigo, exploraremos algumas técnicas e estratégias que podem ajudá-lo a reduzir o tamanho, a complexidade e o espaço ocupado pela memória de seus modelos, mantendo ou melhorando seu desempenho.

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